بعض خوارزميات القياس التلقائي الشائعة المستخدمة في الأنظمة المرنة من الناحية المعمارية هي:
1. القياس المستند إلى القواعد: في هذه الخوارزمية ، يتم تحديد مجموعة من القواعد بناءً على معلمات معينة مثل استخدام وحدة المعالجة المركزية ، واستهلاك الذاكرة ، وحركة مرور الشبكة ، وما إلى ذلك. عندما تكون هذه المعلمات عبر قيمة عتبة ، تقوم البنية التحتية تلقائيًا بإضافة أو إزالة الموارد للحفاظ على المستوى المطلوب من الأداء.
2. التحجيم التنبئي: تستخدم هذه الخوارزمية البيانات التاريخية للتنبؤ باحتياجات الموارد المستقبلية. تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي لتحليل الأنماط والاتجاهات في البيانات ، وبناءً على هذه التوقعات ، تتوسع البنية التحتية تلقائيًا أو تنخفض.
3. التحجيم المستند إلى الحدث: في هذه الخوارزمية ، يتم تشغيل تحجيم الموارد من خلال أحداث معينة مثل الارتفاعات المفاجئة في حركة المرور أو فشل الأجهزة أو تحديث البرنامج. تتطور البنية التحتية تلقائيًا لأعلى أو لأسفل للتعامل مع الحدث.
4. التحجيم الهجين: تجمع هذه الخوارزمية بين التدرج القائم على القواعد والقياس التنبئي لتحقيق الأداء الأمثل. يستخدم التحجيم المستند إلى القواعد للتعامل مع أنماط الاستخدام العادية والقياس التنبئي للتعامل مع الارتفاع غير المتوقع في حركة المرور أو الأحداث الأخرى غير العادية.
5. القياس النسبي: في هذه الخوارزمية ، تتم إضافة الموارد أو إزالتها بما يتناسب مع عبء العمل. وهذا يضمن أن البنية التحتية تتوسع بطريقة يمكن التنبؤ بها ومتسقة ، وتجنب الارتفاع المفاجئ أو الانخفاض في الأداء.
تاريخ النشر: